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2026/7/24 13:04:24
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强化学习通过智能体与环境不断交互试错,学习最优决策策略,以最大化长期累积奖励。其过程类似人类学习,不断调整行为以获得更好反馈。强化学习常用于游戏 AI、机器人控制、自动驾驶决策,是实现序列决策智能的重要方向。
决策树以层级规则划分样本,直观易懂,支持分类与回归。为提升性能常使用集成模型,如随机森林、XGBoost、LightGBM。树模型在金融风控、市场营销中广泛使用,兼顾效果与可解释性,工程实用性极强。
弱人工智能又称专用 AI,是当前主流形态,针对单一或有限领域设计。它依靠算法与数据完成任务,不具备跨领域迁移能力。例如人脸识别、推荐系统、机器翻译等都属于弱 AI。虽然功能强大,但本质是模式匹配与统计学习,并非真正理解任务内涵。
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